怎么用r语言做t copula

Python014

怎么用r语言做t copula,第1张

（1）不要认为你认为懂的别人都懂，要把所有的基本情况都得交代清楚，否则，别人无法和你交流。 (2) 所提问题要具体，把数据、执行的具体的stata命令、最终的结果等都列出来，便于别人判断。 如： 提问说“我xtgls命令不能回归”，你说这个问题让别人怎么回答。 是你命令问题。还是软件问题还是数据问题呢？ 你需要列出你的数据集、使用的命令和问题结果。 【列出数据，可以是部分数据，但是别黏贴一个图片格式的数据，让别人怎么用你的数据给你写程序呢，难道让帮你帮的人自己输入一遍数据吗？ 没有数据也没有办法尝试，与人方便自己方便。上传就上传部分excel格式的数据。这样别人愿意给你解决问题。】 必要时可以给出你的概念的出处。

不能发链接，所以我复制过来了。

#载入程序和数据

library(RSNNS)

data(iris)

#将数据顺序打乱

iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:ncol(iris)]

#定义网络输入

irisValues <- iris[,1:4]

#定义网络输出，并将数据进行格式转换

irisTargets <- decodeClassLabels(iris[,5])

#从中划分出训练样本和检验样本

iris <- splitForTrainingAndTest(irisValues, irisTargets, ratio=0.15)

#数据标准化

iris <- normTrainingAndTestSet(iris)

#利用mlp命令执行前馈反向传播神经网络算法

model <- mlp(iris$inputsTrain, iris$targetsTrain, size=5, learnFunc="Quickprop", learnFuncParams=c(0.1, 2.0, 0.0001, 0.1),maxit=100, inputsTest=iris$inputsTest, targetsTest=iris$targetsTest)

#利用上面建立的模型进行预测

predictions <- predict(model,iris$inputsTest)

#生成混淆矩阵，观察预测精度

confusionMatrix(iris$targetsTest,predictions)

#结果如下：

#predictions

#targets 1 2 3

# 1 8 0 0

# 2 0 4 0

# 3 0 1 10